概要
https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/
詳細内容
## MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing
https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/
MITの調査が、企業における生成AIのパイロットプログラムの95%が収益貢献に失敗している実態を明らかにし、その原因が技術ではなく組織の「学習ギャップ」と統合の失敗にあると指摘しています。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 89/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[Generative AI Adoption, Enterprise AI Strategy, AI Pilot Failure, Build vs. Buy AI, Back-office Automation ROI]]
MITのNANDAイニシアティブが発表した「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」レポートは、企業が導入する生成AIパイロットプログラムの約95%が、収益加速にほとんど貢献できていないという厳しい現実を突きつけています。この失敗の原因は、AIモデル自体の性能ではなく、企業におけるツールと組織の「学習ギャップ」と、ワークフローへの不適切な統合にあると指摘されています。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、ChatGPTのような汎用ツールが個人利用で成功しても、企業の複雑なワークフローに適応できないという点です。さらに、生成AI予算の半分以上が営業・マーケティングツールに割り当てられている一方で、MITの調査ではバックオフィス自動化（BPO削減や外部エージェンシー費用削減など）に最大の投資対効果があることが判明しました。
最も注目すべきは、AIツールの導入戦略です。専門ベンダーからの購入やパートナーシップを組んだケースが約67%の成功率を記録しているのに対し、多くの企業が試みる自社開発は、わずか3分の1しか成功していません。これは、エンジニアがエンタープライズAIプロジェクトを推進する際に、「構築 vs. 購入」の意思決定を慎重に行い、闇雲な自社開発ではなく、既存システムに深く統合し、進化に対応できる外部ソリューションを積極的に検討すべきであることを示唆しています。先進的な組織がすでにエージェントAIシステムを試行しているという言及は、今後のエンタープライズAIの方向性を見極める上でのヒントとなるでしょう。